[发明专利]基于压缩感知的光场相机的膜优化方法及字典训练方法

说明书

本发明公开了一种基于压缩感知的光场相机的膜优化和字典优化训练方法，包括步骤：(1)利用KSVD算法从样本库进行字典训练；(2)利用观测P和字典D非相关性，以及观测的特定结构，计算出优化的膜；(3)用膜对四维光场数据进行观测采样；(4)从观测到的二维图像的数据中重建四维光场数据；(5)由稀疏系数重建四维光场数据。而字典优化方法，包括步骤：(1)采用随机的膜，并根据此膜生成特定结构的观测矩阵；(2)利用观测P和字典D非相关性，训练出优化的字典；(3)用膜对四维光场数据进行观测采样；(4)从观测到的二维图像的数据中重建四维光场数据；(5)由稀疏系数重建四维光场数据。

技术领域

本发明属于优化光场获取和重建的技术领域，具体地涉及一种基于压缩感知的光场相机的膜优化方法，以及其训练字典方法。

背景技术

随着光场研究的展开和应用，光场成为继声音、图像、视频之后的一种新型多媒体数据。由于光场数据规模和复杂程度的急剧增长，给光场的获取、存储、处理带来很大压力。因此，有效的获取与存储手段对光场有着深远的意义。

光场是四维光辐射场的参数化表示，同时包含了位置和方向信息。100多年前Ives在双目视差显示系统中运用的针孔成像技术Lippman的集成照相术都是光场成像的雏形。Gershun于1936年提出了光场的概念，将其定义为光辐射在空间各个位置向各个方向的传播，并认为可以通过计算得出像平面上每点的光辐射量。由于计算量大而计算机技术还不成熟，所以当时未能验证其理论。1948年，Gabor获得了第一张全息图，这可以看作一张特殊的光场图像。随着计算机技术的不断发展，Adelson于1992年将光场理论成功运用到计算机视觉，并提出了全光场理论(plenoptic theory)。Levoy在1996年提出的关于光场渲染理论(light field rendering,LFR),通过将光场进行参数化表示，并提出计算成像公式。在此基础上，Ng于2005年发明了第一台手持式光场相机，并推广到了商业领域。紧接着Levoy于2006年将LFR理论运用于显微成像，并研制出光场显微镜，一次曝光能得到最大景深的显微图片，并可进行三维重建。光场实质上就是空间中所有光线光辐射函数的总体。光线携带二维位置信息(u,v)和二维方向信息在光场中传递。根据Levoy的光场渲染理论，空间中携带强度和方向信息的任意光线，都可以用2个平行平面来进行参数化表示，光线与这2个平面相交于2点，形成一个四维光场函数L(u,v,x,y)(图1)。

光场的获取方式主要分为三种：微透镜阵列(Ng的手持光场相机)，相机阵列(斯坦福大学的128相机阵列)和掩膜(Veeraraghavan的光场相机)。Marwah等于2013年在掩膜基础上，将压缩感知运用到光场的获取中。将掩膜置于透镜和成像平面之间，不同视点的视图将被掩膜的不同部分进行调制后再叠加成为一副像平面上的图像。然后再通过稀疏重建恢复所有的不同视点的视图。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于压缩感知的光场相机的膜优化方法，其减小了光场的存储空间且采集设备简单，优化了观测从而获得更好的重建质量。

本发明的技术解决方案是：这种基于压缩感知的光场相机的膜优化方法，包括以下步骤：

(1)利用KSVD算法从样本库进行字典训练；

(2)利用观测P和字典D非相关性，以及观测的特定结构，计算出优化的膜；

(3)用膜对四维光场数据进行观测采样；

(4)从观测到的二维图像的数据中重建稀疏系数；

(5)由稀疏系数重建四维光场数据。

本发明设计了对在固定膜的情况下，通过优化训练字典，增大观测和字典之间的非相关性，减小了光场的存储空间且采集设备简单，优化了观测从而获得更好的重建质量。

还提供了基于压缩感知的光场相机的训练字典方法，包括以下步骤：